PyTorch-mallin latausvirheen korjaaminen: _pickle.UnpicklingError: virheellinen latausavain, 'x1f'

PyTorch-mallin tarkistuspistevirheen ratkaiseminen: Virheellinen latausavain

Python-taustaratkaisu, jossa käytetään asianmukaista tiedostojen käsittelyä ja mallin latausta

import os
import torch
import numpy as np
import timm
import zipfile
import io
# Device setup
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('Device being used:', device)
# Correct method to load a corrupted or zipped model checkpoint
mname = os.path.join('./CDF2_0.pth')
try:
    # Attempt to open as a zip if initial loading fails
    if zipfile.is_zipfile(mname):
        with zipfile.ZipFile(mname) as archive:
            for file in archive.namelist():
                with archive.open(file) as f:
                    buffer = io.BytesIO(f.read())
                    checkpoints = torch.load(buffer, map_location=device)
    else:
        checkpoints = torch.load(mname, map_location=device)
    print("Checkpoint loaded successfully.")
except Exception as e:
    print("Error loading the checkpoint file:", e)
# Model creation and state_dict loading
model = timm.create_model('legacy_xception', pretrained=True, num_classes=2).to(device)
if 'state_dict' in checkpoints:
    model.load_state_dict(checkpoints['state_dict'])
else:
    model.load_state_dict(checkpoints)
model.eval()
print("Model loaded and ready for inference.")

Vaihtoehtoinen ratkaisu: Tallenna tarkistuspistetiedosto uudelleen

Python-pohjainen ratkaisu vioittuneen tarkistuspistetiedoston korjaamiseen

import os
import torch
# Device setup
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('Device being used:', device)
# Original and corrected file paths
original_file = './CDF2_0.pth'
corrected_file = './fixed_CDF2_0.pth'
try:
    # Load and re-save the checkpoint
    checkpoints = torch.load(original_file, map_location=device)
    torch.save(checkpoints, corrected_file)
    print("Checkpoint file re-saved successfully.")
except Exception as e:
    print("Failed to fix checkpoint file:", e)
# Verify loading from the corrected file
checkpoints_fixed = torch.load(corrected_file, map_location=device)
print("Verified: Corrected checkpoint loaded.")

Molempien ratkaisujen yksikkötesti

Yksikkötesteillä tarkistuspisteen latauksen vahvistaminen ja tila_sanoma-eheyden mallintaminen

import torch
import unittest
import os
import timm
class TestCheckpointLoading(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
        self.model_path = './fixed_CDF2_0.pth'
        self.model = timm.create_model('legacy_xception', pretrained=True, num_classes=2).to(self.device)
    def test_checkpoint_loading(self):
        try:
            checkpoints = torch.load(self.model_path, map_location=self.device)
            if 'state_dict' in checkpoints:
                self.model.load_state_dict(checkpoints['state_dict'])
            else:
                self.model.load_state_dict(checkpoints)
            self.model.eval()
            self.assertTrue(True)
            print("Checkpoint loaded successfully in unit test.")
        except Exception as e:
            self.fail(f"Checkpoint loading failed with error: {e}")
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

PyTorchin tarkistuspisteen latausongelmia koskevat usein kysytyt kysymykset

1. Miksi saan _pickle.UnpicklingError kun lataan PyTorch-malliani?
2. Tämä virhe johtuu yleensä yhteensopimattomasta tai vioittuneesta tarkistuspistetiedostosta. Se voi tapahtua myös käytettäessä eri PyTorch-versioita tallennuksen ja latauksen välillä.
3. Kuinka korjaan vioittuneen PyTorch-tarkistuspistetiedoston?
4. Voit käyttää zipfile.ZipFile() tarkistaaksesi, onko tiedosto ZIP-arkisto tai tallenna tarkistuspiste uudelleen torch.save() korjauksen jälkeen.
5. Mikä on rooli state_dict PyTorchissa?
6. The state_dict sisältää mallin painot ja parametrit sanakirjamuodossa. Tallenna ja lataa aina state_dict paremman siirrettävyyden vuoksi.
7. Kuinka voin ladata PyTorch-tarkistuspisteen suorittimeen?
8. Käytä map_location='cpu' argumentti sisään torch.load() tensorien yhdistämiseen GPU:sta CPU:hun.
9. Voivatko PyTorchin tarkistuspisteet epäonnistua versioristiriitojen vuoksi?
10. Kyllä, vanhemmat tarkistuspisteet eivät välttämättä lataudu uudemmissa PyTorchin versioissa. On suositeltavaa käyttää yhtenäisiä PyTorch-versioita tallennettaessa ja ladattaessa.
11. Kuinka voin tarkistaa, onko PyTorch-tarkistuspistetiedosto vioittunut?
12. Yritä ladata tiedosto käyttämällä torch.load(). Jos tämä epäonnistuu, tarkista tiedosto työkaluilla, kuten zipfile.is_zipfile().
13. Mikä on oikea tapa tallentaa ja ladata PyTorch-malleja?
14. Tallenna aina käyttämällä torch.save(model.state_dict()) ja lataa käyttämällä model.load_state_dict().
15. Miksi mallini ei lataudu eri laitteeseen?
16. Tämä tapahtuu, kun tensorit tallennetaan GPU:lle, mutta ladataan suorittimeen. Käyttää map_location ratkaisemaan tämän.
17. Kuinka voin vahvistaa tarkistuspisteet eri ympäristöissä?
18. Kirjoita yksikkötestejä käyttämällä unittest tarkistaaksesi mallin latauksen eri asetuksissa (CPU, GPU, OS).
19. Voinko tarkistaa tarkistuspistetiedostot manuaalisesti?
20. Kyllä, voit muuttaa laajennuksen .zip-muotoon ja avata sen zipfile tai arkiston ylläpitäjät tarkastamaan sisällön.

PyTorch-mallin latausvirheiden voittaminen

PyTorch-tarkistuspisteiden lataaminen voi joskus aiheuttaa virheitä vioittuneiden tiedostojen tai versioiden yhteensopimattomuuden vuoksi. Tarkistamalla tiedostomuoto ja käyttämällä asianmukaisia ​​työkaluja, kuten zip-tiedosto tai kartoittamalla tensoreita uudelleen, voit palauttaa koulutetut mallisi tehokkaasti ja säästää tuntikausia uudelleenkoulutukselta.

Kehittäjien tulee noudattaa parhaita käytäntöjä, kuten tallentaa state_dict vain ja validoimalla malleja eri ympäristöissä. Muista, että näiden ongelmien ratkaisemiseen käytetty aika varmistaa, että mallisi pysyvät toimivina, kannettavina ja yhteensopivina minkä tahansa käyttöönottojärjestelmän kanssa. 🚀